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El avance de la tecnología de la información ha llevado a un aumento en el empleo de la estadística como una herramienta para analizar datos en diversas áreas académicas. La estadística se ha convertido en un requisito primordial en cualquier programa de estudio, debido a la variedad de aplicaciones en la industria y la investigación. Por consiguiente, los programas educativos en la educación superior necesitan formar graduados que posean conocimientos estadísticos teóricos y aplicados. Existen diferentes herramientas tecnológicas estadísticas, cada una con sus propias ventajas y desventajas para el análisis de datos. Sin embargo, en este trabajo se ha considerado el software estadístico Jamovi por ser un recurso tecnológico versátil, gratuito y de código abierto. A raíz de lo expuesto, este artículo estudia el impacto de la integración del software Jamovi en la enseñanza de la estadística en el área de la Ingeniería Civil. La población de estudio fue de 40 estudiantes de la Maestría en Planificación Física de Obras Civiles de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, durante los meses de noviembre a diciembre de 2023. La metodología aplicada fue observacional analítica con un diseño cuantitativo, para ello se emplearon técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales. Los resultados mostraron un rendimiento superior de las personas estudiantes que utilizaron Jamovi en comparación con quienes emplearon Excel. Esto se corroboró mediante análisis descriptivos y pruebas de hipótesis. De acuerdo con los resultados, se pudo concluir que Jamovi facilitó el proceso de enseñanza y aprendizaje de la estadística en la Ingeniería Civil.

El objetivo principal de este estudio fue investigar la relación entre la tecnología y la gestión empresarial durante el año 2024. Esta investigación se enmarca en un enfoque cuantitativo descriptivo, con un diseño no experimental de tipo transversal. Para la recolección de datos, se empleó un cuestionario como instrumento, el cual facilitó la evaluación de la relación entre las variables de interés. Los resultados revelaron una correlación significativa entre la tecnología y la gestión empresarial, con un coeficiente de correlación de Rho de Spearman de 0.389, considerado como una correlación positiva de magnitud media. Estos hallazgos sugieren que la tecnología ha impactado de manera sustancial en la forma en que se administran las organizaciones, mejorando la eficiencia, la productividad y la competitividad. Se concluye que la adopción continua de tecnologías avanzadas seguirá siendo esencial en el entorno empresarial actual para mantenerse actualizado con las exigencias del mercado y para optimizar las operaciones comerciales

The primary objectives of this research study are to provide a detailed description of machine learning (ML) technology when applied to assessing innovation and to design a model that allows predicting an institution’s degree of innovation. Machine learning technology lacks assumptions or preconceptions and is capable of processing a large amount of data and variables. After data processing, the ML model is built using variables associated with educational context, training is performed, and a web is built to predict the degree of innovation of an educational institution. This model provides an innovation accuracy prediction of 66% and allows assessing the influence of the variables analyzed when predicting the use of active methodologies at a given institution. In conclusion, this approach can open new data analysis techniques supported by ML that complement traditional statistically based approaches. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

In the Hadoop ecosystem, Sqoop, Flume and Hdfs (Hadoop Distributed File System), have played important and complementary roles in handling and processing large volumes of data, the combination of these tools has allowed organizations to handle large volumes of data from various sources, both structured and unstructured, in an efficient and scalable manner in the Hadoop ecosystem. Business intelligence (BI) with Hadoop has offered a powerful and scalable way to manage, analyze and extract value from large volumes of data, with its ability to process large amounts of data distributed across server clusters, they have been integrated with various business intelligence tools to provide valuable business data. As is known, Hadoop has been considered as an open source software framework that has allowed the distributed processing of data volumes in computer clusters using programming models. It has been seen as an essential tool in the field of big data and has been designed to scale from single servers to thousands of machines, each offering local computing and storage. These environments have analyzed customers and their behavior, optimized supply chains by analyzing data in real time, improving the operational efficiency of companies, with their fraud detection by processing large volumes of data, in addition to having segmented customers for effective marketing campaigns. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Contextualization: The incorporation of new techniques and technologies to learn about the composition and characteristics of soils used in agricultural production is booming. Free license products such as Sentinel-2 satellite images allow the correlation of soil properties with spectral indices. Knowledge gap: In the agricultural sector, indices calculated from satellite images have focused on vegetation characterization. To a lesser extent, studies have been conducted to evaluate the correlation of those applied to mineralogical prospecting to correlate them with the chemical characteristics of the soil. Purpose: This study was developed with to evaluate the correlation of the indexes of ferric oxides (B11/B8), iron silicates (B12/B11), ferrous iron (B12/8 + B3/4), and alteration (B11/B12), with the content of chemical elements of importance in crop production. Methodology: A crop of 282 hectares was selected in the municipality of Puerto López in the Meta department. Using a Sentinel-2 image, the evaluated indices were calculated. After obtaining the indices, 40 sites were selected for a composite sampling of soils to determine the following characteristics: pH in water (1:1 potentiometric), organic matter (Walkey and Black), P (Bray II), Al (KCl 1N), Ca, Mg, K, and Na (Ammonium Acetate), Fe (DTPA). With the information obtained, a multiple regression analysis was carried out using the “Stepwise” method. The raster layers with the calculated indices were used as independent variables, and the values of the properties determined in the laboratory were used as the variables to predict. Results and conclusions: The evaluated indexes showed a correlation greater than 0.60 with Mg and Ca content. A correlation between 0.40 and 0.60 was found between the indices and organic carbon and Fe content. The calculated regression models revealed fits of 0.54, 0.47, and 0.33 to Mg, Ca, and Fe, respectively. The findings of this research lead to the conclusion that it is possible from Sentinel-2 images to estimate the concentration of elements available to plants in the edaphoclimatic conditions of the Colombian Altillanura. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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En la era del Big Data, la abundancia de datos ofrece oportunidades sin precedentes para obtener información valiosa sobre el comportamiento y las actividades humanas. Este estudio se centra en el aprovechamiento de los datos recogidos de las aplicaciones móviles utilizadas por los estudiantes de una universidad local para identificar la ubicación de sus hogares y otros puntos de interés compartidos. A través de esta investigación, se pretende mejorar la comprensión de los patrones de movilidad dentro de las comunidades de estudiantes, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones en la planificación del transporte y las cuestiones relacionadas con la movilidad en las zonas circundantes. Este artículo presenta una heurística a partir de clustering basado en densidades para detectar las ubicaciones de los hogares a partir de grandes volúmenes de datos, recopilados en tiempo real por una aplicación móvil. Los resultados demuestran una precisión satisfactoria, con potencial de mejora a medida que se adquieren datos adicionales, evidenciando un potencial de posibles aplicaciones y servicios futuros.

Urban models are fundamental in the theoretical and empirical discussions about cities. However, the Latin American city models proposed by German geographers have not been questioned much despite their use, and there are few studies outside the large metropolitan areas. Therefore, this article, using geodemography, seeks to identify whether there is a residential structure pattern in the intermediate cities of Mexico’s National Urban System. This methodological proposal looks to use new spatial analysis tools focused on lifestyles and the study of one of the great layers that urban models have: their residential structure. The results show that, firstly, using the models and their temporalities as a kaleidoscope, it is possible to identify the multiple patterns of cities and not just a single model. Secondly, a new disintegrated pattern appears where the classical models of the Chicago School are unrecognizable, and the fragmented city is left disintegrated. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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Resumen: En este artículo se examina el impacto de la reserva de puestos de trabajo en el rendimiento empresarial del sector público en la India. Tras analizar datos de todas las empresas públicas manufactureras de 2014 a 2017 con técnicas de variables instrumentales, se corrobora la hipótesis de que las reservas benefician el rendimiento empresarial si se implementan en puestos de todos los niveles jerárquicos. También se constata que las categorías reservadas están desproporcionadamente representadas en el extremo inferior de la jerarquía organizativa. Este desequilibrio se debe principalmente a limitaciones sistemáticas en las notificaciones de vacantes y a prácticas discriminatorias de las organizaciones. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Esta investigación cualitativa se centra en identificar y caracterizar los errores lógicos frecuentes en el análisis y la visualización de datos dentro de las arquitecturas de Big data, a través de una revisión bibliográfica exhaustiva, en la que se categorizan los errores en falacias, sesgos y paradojas. Este estudio busca servir como guía para profesionales en entornos públicos y privados, así como señalar áreas de investigación relacionadas con la epistemología y la ética en el ámbito del Big data. El texto plantea dos preguntas: ¿Cuáles son los errores lógicos más comunes que se encuentran en el análisis y la visualización de datos dentro de las arquitecturas de Big data? ¿Cómo pueden abordarse estos errores para mejorar tanto la calidad de la toma de decisiones como la ética en este campo? El artículo tiene cuatro objetivos: identificar y caracterizar las falacias, sesgos y paradojas más comunes en el análisis y la visualización de datos en arquitecturas de Big data; proporcionar orientación y conocimiento a profesionales que trabajan en el análisis y la visualización de datos en entornos públicos y privados; destacar la importancia de la epistemología y la ética en el contexto del Big data; y establecer líneas de investigación adicionales relacionadas con la mejora de la calidad de los análisis de datos y la promoción de prácticas éticas.

Google News es un servicio de agregación de noticias que recopila y pone a disposición titulares y fragmentos de noticias de múltiples fuentes en línea, utilizando algoritmos de organización y entrega basados en la ubicación geográfica, temas de interés y preferencias del usuario. La plataforma busca brindar una visión integral de hechos históricos y eventos actuales, como los ocurridos en el contexto del conflicto palestino-israelí en octubre de 2023. Este artículo busca realizar un estudio cuantitativo comparativo de la entrega de noticias sobre el conflicto por Google News, considerando sus versiones española y brasileña. Se utiliza un enfoque metodológico basado en el análisis exploratorio y el proce-samiento del lenguaje natural. Los resultados revelaron una tendencia de Google News España a ofrecer una menor proporción de noticias sobre el conflicto, pero con un mayor foco en hechos y actos resultan-tes de acciones conflictivas. En cambio, la versión brasileña presentó un porcentaje proporcional mayor, pero la mayoría de las noticias giraban en torno a temas relacionados con el conflicto.

Contextualización: La incorporación de nuevas técnicas y tecnologías para conocer la composición y las características de los suelos usados en la producción agrícola está en auge. Los productos de licencia libre como las imágenes satelitales Sentinel-2, permiten correlacionar las propiedades edáficas con índices espectrales. Vacío de conocimiento:En el sector agrícola, los índices calculados a partir de imágenes satelitales se han centrado en la caracterización de la vegetación. En menor proporción, se han realizado estudios en los que se evalúe la correlación de aquellos aplicados a la prospección mineralógica para correlacionarlos con las características químicas del suelo. Propósito: Este estudio se desarrolló con el objetivo de evaluar la correlación de los índices de óxidos férricos, silicatos ferrosos, hierro ferroso y alteración, con el contenido de elementos químicos de importancia en la producción de cultivos. Metodología: Se seleccionó un campo de cultivo de 282 hectáreas en el municipio de Puerto López en el departamento de Meta. Los índices evaluados se calcularon de una imágen Sentinel-2. Después de obtener los índices, se seleccionaron 40 sitios para realizar un muestreo compuesto de suelos para determinar las siguientes características: pH en agua (1:1 potenciométrico), Materia Orgánica (Walkey and Black), P (Bray II), Al (KCl 1N), Ca, Mg, K y Na (Acetato de Amonio), Fe (DTPA). Con la información obtenida, se realizó un análisis de regresión múltiple usando el método el stepwise; como variables independientes, se usaron las capas raster con los índices calculados, y como variable a predecir los valores de las propiedades determinadas en el laboratorio. Resultados y conclusiones: Los índices evaluados presentaron una correlación mayor a 0.60 con el contenido de Mg y Ca. Una correlación entre 0.40 y 0.60 fue hallada entre los índices y el contenido de carbono orgánico y Fe. Los modelos de regresión calculados arrojaron ajustes de 0.54, 0.47, y 0.33 para Mg, Ca, y Fe, respectivamente. Los hallazgos de esta investigación permiten entender a partir de imágenes Sentinel-2 que es posible obtener índices relevantes para la producción agrícola en con decisiones de la Altillanura Colombiana.

A pesar de los avances recientes, el diagnóstico del autismo sigue siendo un desafío complejo debido a la necesidad de recursos médicos especializados, tiempo y materiales. Esto a menudo resulta en diagnósticos tardíos, incluso en la edad adulta, dificultando las intervenciones efectivas. Por otro lado, el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ha experimentado un notable progreso. Estas técnicas han abierto nuevas oportunidades entre otras muchas áreas, en el diagnóstico médico, incluyendo el Trastorno del Espectro Autista (TEA). El objetivo principal de este artículo es ofrecer una visión general de la aplicabilidad de las técnicas de aprendizaje automático en el diagnóstico médico, a través de un caso de uso específico en el TEA. Se ha desarrollado un modelo de clasificación basado en el algoritmo XGBoost, que logra una sensibilidad del 82 % y una especificidad del 74 % al clasificar muestras individuales. Además, al combinar este modelo con un algoritmo de votación por mayoría, se obtienen unos muy destacados resultados de clasificación en el conjunto de pruebas.

Se propuso conjuntar la labor de la ciencia de datos con el enfoque socioformativo para ofrecer mayor certeza al trabajar con escenarios reales y actuales, así como permitir adaptar y optimizar soluciones ya empleadas para generar réplicas exitosas en ambientes similares. Para ello se llevó a cabo un análisis documental con enfoque cualitativo e integral mediante un registro estructurado. Para una investigación futura, se revisarán las estrategias de planeación de la ciencia de datos y del enfoque socioformativo para establecer el punto de convergencia y garantizar mejores logros.

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In academic institutions, students, as part of their training, develop degree projects that address specific problems in their respective areas of study, to deliver final documents. From the Industrial Design program of the Universidad de Investigación y Desarrollo (UDI), the 99 documents delivered from 2015 to 2020 were taken as input, and a project was developed in which 25 recordable data are identified, with which statistical graphs were prepared, to be analyzed and generate 12 characteristics that identify the trends of the projects and preferences of the students of the program. These results were subsequently related to the current curricular guidelines of the program to detect relevance with the differentiating factor of the program, with the student's graduation profile, and with the line of research of the research group. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Introduction: at present, when the use of information and technology is essential for decision making, the data has become a resource of a lot of value to boost the success of hospital entities and improve the quality of life of the people. Objective: describe the "Dynamic data set generator for intensive care service" software. Methods: technological development research in the Intensive Care Service of the "Arnaldo Milián Castro" Hospital in the 2017 to 2022 period. The defined population were all the specialists (12) of the intensive therapy room that used the system since January of January 2017 to December 2022. Results: it allows to collect clinical data of patients from the intensive therapy room and generate dynamic data sets for intensive care specialists and data analysis. Conclusions: system in exploitation since 2017, the data sets generated have been used for the application of automatic learning techniques, which has enhanced medical research and timely decision making. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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Climate change has led to various adverse consequences, with natural disasters being one of the most striking outcomes. Natural disasters negatively impact life, causing significant disruptions to the ecosystem. Prompt identification of affected areas and initiation of the rehabilitation process are imperative to address the disturbances in the ecosystem. Satellite imagery is employed for the rapid and cost-effective detection of damages caused by natural disasters. In this conducted study, the outputs of climate change wildfire, forest change detection, and drought analysis, have been examined, all of which worsens the impacts on the ecosystem. The analysis of drought involved using MODIS data, while Sentinel-2A satellite images were utilized to identify wildfire areas and changes in forested regions caused by windthrow. The research focused on Ganja, Azerbaijan, as the area for drought analysis. The driest June between 2005 and 2018 was assessed using the Vegetation Condition Index (VCI) in conjunction with data from the National Centers for Environmental Information (NOAA). At the Düzce Tatlıdere Forest Management Directorate, the Normalized Difference Red Edge Index (NDRE) was utilized between the years 2018 and 2019 to detect the changes occurring in forested areas due to windthrow. The NDRE synthetic band was added to satellite images for the years 2018 and 2019, and a Random Forest (RF) algorithm was employed to classify the data. The classification results were evaluated using Total Accuracy and Kappa statistics. The study includes the detection of the Normalized Burn Ratio (NBR) applied to determine the extent of the wildfire that occurred in the Solquca village of the Qabala region in Azerbaijan in 2021. According to the analysis of the VCI and NOAA, June 2014 was identified as the driest month in Ganja. In the Tatlıdere region, the analysis indicated that 4.22 hectares experienced reforestation, while 24 hectares experienced deforestation. The NBR analysis has revealed that ~1007 hectares of land were burned in the Solquca village of Qabala. The analyses conducted provide information regarding the use of satellite imagery in relation to changes in forest areas due to drought, wildfire, and windthrow. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

this article examines the impact, potentials, challenges, and future prospects of using Machine Learning (ML) algorithms in clinical psychology, with a focus on basic research and clinical application. ML is reshaping both research and clinical practice by analyzing complex data and uncovering patterns for understanding mental disorders and predicting diagnoses, among other noteworthy aspects. despite the challenges of interpretation, privacy, and bias, the transformative potential of ML algorithms in clinical psychology is acknowledged. interdisciplinary collaboration is essential to maximize these benefits. emphasizing the importance of addressing ethical and practical considerations, this paper envisions a future where ML algorithms become integral tools in the research, diagnosis, and treatment of mental disorders, contributing to an overall enhancement in people's quality of life. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Los modelos urbanos son fundamentales en la discusiones teóricas y empíricas de las ciudades. Sin embargo, los modelos de la ciudad latinoamericana propuestos por geógrafos alemanes no han sido muy cuestionados a pesar de su empleo y, por otra parte, existen pocos estudios fuera de las grandes áreas metropolitanas de Latinoamérica. Por ello, se busca identificar si existe un patrón de la estructura residencial de las ciudades intermedias del Sistema Urbano Nacional de México por medio de la geodemografía. Esta propuesta metodológica busca traer nuevas herramientas de los métodos de análisis espacial, enfocados en estilos de vida, y centrase en el estudio de una de las grandes capas que tienen los modelos urbanos, la de su estructura residencial. Los resultados muestran en primer lugar que, utilizando los modelos y sus temporalidades como caleidoscopio, se pueden identificar los múltiples patrones de las ciudades, y no un único modelo. En segundo lugar, aparece un nuevo patrón desintegrado donde no son reconocibles los modelos clásicos de la Escuela de Chicago y donde la ciudad fragmentada quedó desintegrada.

Las ciencias ómicas son disciplinas científicas que permiten el estudio a gran escala de las moléculas biológicas como los genes, las proteínas y los metabolitos, y estas disciplinas incluyen la genómica, la proteómica y la metabolómica, entre otras. El análisis de datos obtenidos a través de las ciencias ómicas puede conducir a una mejor comprensión de los mecanismos biológicos subyacentes a diferentes enfermedades, a una mejor clasificación de las mismas y a la identificación de nuevos objetivos terapéuticos. El uso de las ciencias ómicas tiene el potencial de revolucionar la Endocrinología clínica y han contribuido significativamente a mejorar la comprensión de cómo las alteraciones genéticas y metabólicas están involucradas en el desarrollo y la evolución de diversas endocrinopatías. Las patologías tiroideas son algunas de las enfermedades endocrinas en las que al usar las ciencias ómicas se ha avanzado en la comprensión de los mecanismos subyacentes, en su clasificación y pronóstico; dentro de estas, el hipotiroidismo y los nódulos tiroideos son de las enfermedades más frecuentes, donde su epidemiología es variable dependiendo de la edad, la etnia, los factores de riesgo del medio ambiente y la ubicación geográfica, además, estas patologías son usualmente más frecuentes en mujeres.

El artículo tiene el objetivo de ofrecer a los estudiantes de sociología elementos gnoseológicos y didácticos de la sociología de la cultura como una disciplina dinámica y relevante para el estudio de fenómenos sociales contemporáneos y se enfatiza en la importancia de los análisis de la producción, reproducción y transformación de la cultura en diferentes contextos sociales. Se sugieren diversas estrategias metodológicas para su enseñanza y sus correlatos con los escenarios desde donde se realizan las indagaciones. Se destaca la importancia de utilizar ejemplos concretos y actuales que se vinculen con la experiencia de los estudiantes y la necesidad de presentar la disciplina de manera relevante y actualizada para fomentar su participación activa para el desarrollo de habilidades analíticas y de investigación. Se busca promover una comprensión más profunda de la cultura y su influencia en la sociedad, preparando a los estudiantes para enfrentar los desafíos sociales y culturales de su entorno.

En este trabajo se analiza el uso de tres herramientas digitales para la codificación, el análisis y la explotación de un corpus oral de aprendices de L2. En primer lugar, se presenta la creación, codificación y actualización del corpus, que se compiló con el objetivo de analizar los errores cometidos en el plano oral por parte de un grupo compuesto por 51 informantes franceses, estudiantes de segundo año de Lenguas Extranjeras Aplicadas de la Universidad François Rabelais de Tours (Francia). Una vez conseguido el material auditivo, se procedió a la transcripción y anotación textual codificada, siguiendo la normativa que marca Text Encoding Initiative. Esta investigación se valió de ciertas herramientas digitales, como XML Formatter (https://jsonformatter.org/xml-formatter), XML Validator (https://codebeautify.org/xmlvalidator), VS Studio (https://code.visualstudio.com/), Git (https://git-scm.com/), GitHub (https://github.com/), SpaCy (https://SpaCy.io/), CATMA (https://catma.de/) y Google Colaboratory (https://colab.google/), que contribuyeron al desarrollo del análisis y la explotación del corpus oral, sirviendo para la configuración y validación de la cabecera del corpus (XML Formatter - Validator), para el etiquetado del corpus (VS Studio), para el control y almacenaje de las versiones (Git-GitHub) y para la actualización del corpus (SpaCy permite nuevos análisis, Google Colaboratory es un instalador de software usado junto a SpaCy, y con CATMA se desarrolla el nuevo etiquetado).

El objetivo de este trabajo fue diseñar y validar un instrumento (TOPSTATS) que permitiese calificar, clasificar y comparar el rendimiento de los jugadores profesionales a partir del proveedor de datos Wyscout. La validez de contenido a través de la consulta con tres expertos mostró un acuerdo considerable haciendo uso del índice kappa de Fleiss (k = .691). Extrayendo los datos de las actuaciones de los jugadores de la temporada 2019-2020 en La Liga española y la Premier League inglesa, se procedió a calcular la validez de criterio relacionando las puntuaciones totales de los jugadores obtenidas en TOPSTATS con las de Sofascore. La correlación de Pearson evidenció una asociación significativa en todas las posiciones de juego (r = 0.3-0.88, p < .05). Se utilizó el mismo procedimiento para garantizar la validez de constructo, relacionando las puntuaciones totales de los jugadores con su valor de mercado. En este caso, la correlación de Pearson mostró una asociación significativa en 17 de las 24 posiciones de juego (r = 0.36-0.80; p < .05). Se concluye que TOPSTATS mostró unos valores óptimos de validez. Es un instrumento capaz de comparar la competencia futbolística que muestran los jugadores en sus actuaciones durante una misma competición, de acuerdo con su posición de juego. Para ello, la herramienta permite calcular, de una forma ágil y semiautomática, un índice de rendimiento global obtenido a partir de la interacción y ponderación de variables que contienen datos proporcionados desde Wyscout, que, siendo una plataforma de suscripción, cuenta con cobertura en más de 200 competiciones.

Con el avance de la tecnología, la IA ha emergido como una herramienta poderosa para recopilar y analizar grandes volúmenes de datos, lo que ha permitido a las empresas ofrecer experiencias de marketing altamente personalizadas. En este artículo se realiza un estado del arte de cómo la IA ha transformado la forma en que las empresas recopilan información acerca de sus consumidores, cómo analizan esos datos y cómo utilizan esos resultados para desarrollar estrategias de marketing personalizado. Además, se investiga cómo la IA ha mejorado la eficacia de estas estrategias, al proporcionar una comprensión más profunda de los gustos, preferencias y comportamientos de los consumidores. Se presentan ejemplos de empresas que han implementado con éxito estrategias de marketing personalizado basadas en la IA y se discuten las implicaciones de estos hallazgos para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo esta tecnología para atraer y fidelizar clientes más eficientemente.

La transferencia del conocimiento presenta etapas metodológicas como producir, transformar, socializar e integrar la información adquirida y aplicable a las necesidades humanas; es un proceso que involucra la participación consciente en la creación de conocimiento, la divulgación del saber por parte del emisor y la adquisición y aplicación de este por parte del receptor. Su interés conceptual es la divulgación del conocimiento científico y tradicional en una población. Por tanto, en este artículo se pretende resaltar la transversalidad conceptual de la transferencia del conocimiento, desde el desarrollo de un análisis de revisión bibliográfica apoyada en la técnica de la bibliometría de 17 artículos debidamente indexados. En la primera fase se seleccionaron los artículos en un periodo de doce años, en el que se analizaron sus indexaciones, países y años de publicación influyentes. En la segunda fase se seleccionó la bibliografía de dichos artículos, relacionada con la temática y que correspondiera a un rango temporal de catorce años. Aquí se desarrolla un análisis de datos representativos como año, país, autores y filiaciones. Este análisis evidencia una mayor influencia en la investigación del concepto por países como Canadá (MacMaster University) y México (Universidad Nacional Autónoma de México y Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo); con una prevalencia de año por publicación entre 2009 y 2014.

La tecnología digital y los entornos virtuales de aprendizaje (EVA) desempeñan un papel fundamental en la educación. Mediante el análisis del aprendizaje (LA) se pueden recopilar y analizar datos generados en los EVA con el fin de mejorar el proceso de aprendizaje. Sin embargo, es necesario optimizar el uso de la información recopilada en estos entornos. El objetivo principal de este ensayo es examinar cómo el análisis de estos datos puede potenciar el proceso de enseñanza-aprendizaje y mejorar los resultados académicos. Se presentan investigaciones y ejemplos que ilustran la implementación del LA en diferentes contextos educativos, incluida su aplicación en Latinoamérica, incluido Costa Rica. El ensayo se basa en un análisis documental que utiliza criterios de búsqueda y selección de materiales para respaldar los argumentos expuestos. Se han considerado publicaciones relevantes sobre el LA en la educación superior, el análisis de datos en EVA y la personalización del aprendizaje a través del LA. Se emplearon buscadores y bases de datos como Google Académico, EBSCO y SCOPUS, entre otros, con palabras clave como learning analytics, educación en línea, tecnología educativa y evaluación del aprendizaje. El análisis de datos facilita la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje al brindar retroalimentación significativa y oportuna tanto a estudiantes como a docentes. Las investigaciones en el campo del LA provienen principalmente de países europeos, Corea del Sur, China y Norteamérica. El campo de estudio del LA está en crecimiento en Latinoamérica, donde destacan Colombia, Brasil y Ecuador como principales productores en la región. En Costa Rica el campo del LA aún se encuentra en desarrollo y hay escasas publicaciones sobre el tema. En conclusión, a pesar de su incipiente desarrollo en la región, incluido Costa Rica, la implementación del LA tiene potencial de fortalecer el proceso de aprendizaje-enseñanza.

El presente estudio tiene por objeto predecir la producción de fluidos de los pozos perforados durante el año 2021 en la arenisca T inferior en el campo Sacha. Se tomó en cuenta la información petrofísica y de fluidos para la construcción del modelo a partir de un pozo tipo mediante el software comercial el cual proporciona el análisis del comportamiento de pozos. Paralelamente mediante el lenguaje de programación Python a través de Machine Learning se desarrolló dos algoritmos: uno basado en los datos de presión de entrada (PIP) de la bomba electrosumergible (BES), y otro con datos PIP y salinidad del agua de formación del reservorio. La predicción de producción de fluidos respecto a la producción real obtuvo un error de 2% con el software comercial mientras que en las dos simulaciones a través de Python se obtuvo 10% y 0.5% de error respectivamente. Para el caso de la predicción de producción de gas el valor real es de 0.07 MMSCFD mientras que el obtenido mediante la simulación con el software comercial es de 0.41 MMSCFD. Para el caso de la primera y segunda simulación con Python se obtuvo una mejor aproximación de 0.11 MMSCFD y 0.10 MMSCFD respectivamente. El incremento de variables en Python permite la reducción del porcentaje de error e incrementa el ajuste de la predicción de producción de fluidos y gas, en este caso la PIP de la BES y salinidad de agua de formación.

El presente artículo tiene como objetivo explorar el riesgo financiero durante la época de pandemia en los mercados bursátiles. Para ello, se recopila, depura y analiza 252 documentos de la base de datos de Scopus, entre 2019 a 2022, bajo una metodología teórico-exploratoria con la que se elabora un análisis de redes, desde de la teoría de grafos con Rstudio (Bibliometrix), VOSviewer y Tree of Science. Los resultados indican una tasa de crecimiento del conocimiento anual del 33,4%, donde China y Estados Unidos han generado mayores investigaciones. Se identificó en los clústeres elaborados, tres áreas de trabajo: una descriptiva con nivel estadístico y matemático bajo, la segunda con un nivel medio de análisis relacionada con estudios de riesgo sistemático, estabilidad financiera y administración de riesgo y la última, con un alto desarrollo analítico de investigación que han intentado dar explicación del efecto del COVID-19 en los mercados financieros. Finalmente, se concluye que los países requieren establecer procesos continuos de información respecto a estos tipos de impacto, ya que estudios previos han demostrado que regiones emergentes son muy susceptibles ante las permutaciones que sufren las regiones de alto desarrollo económico.

En un entorno empresarial dinámico y competitivo, la gestión eficiente de proyectos y operaciones es crucial para el éxito sostenible. El análisis PERT (Program Evaluation and Review Technique) y CPM (Critical Path Method) han emergido como herramientas poderosas para optimizar operaciones y procesos. Estos métodos permiten una planificación estratégica precisa al identificar rutas críticas, tiempos de operación y recursos clave. En este artículo, exploramos la aplicación de PERT/CPM en una distribuidora en Panamá para abordar la falta de visibilidad sobre las áreas de mejora en sus operaciones. Mediante la recopilación de datos y la creación de un diagrama de precedencia, se estableció una representación gráfica de las operaciones. La aplicación de PERT/CPM identifica la ruta crítica y las operaciones clave que afectan la duración total del proceso. Con esta información, se logró un diseño estratégico para reducir los días de operación y mejorar la eficiencia. Además, se ilustra cómo estos resultados se tradujeron en un diagrama de Gantt, que visualiza la planificación de actividades a lo largo del tiempo. La metodología PERT/CPM no solo revela áreas de enfoque, sino que también proporciona una base sólida para decisiones informadas y optimización continua. En última instancia, esta aplicación demuestra cómo el análisis PERT/CPM se convierte en un recurso valioso para impulsar la eficiencia operativa y el rendimiento en proyectos empresariales.

En la era actual de las redes sociales, la comunicación y las interacciones humanas se han trasladado en gran medida al ámbito virtual, sin embargo, esta transición también ha dado lugar a la aparición de comportamientos violentos, la cual tuvo un incremento considerable durante la pandemia mundial de COVID-19. Esta investigación surge para abordar las crecientes preocupaciones sobre la seguridad y la prevención de situaciones de riesgo en aplicaciones de citas. En este proyecto, estudiantes de diversos programas académicos en el Tecnológico de Estudios Superiores de Valle de Bravo (TESVB) participan activamente, proporcionando una visión integral del uso de aplicaciones de citas en un entorno universitario. El análisis de la información recolectada permitirá identificar patrones de comportamiento y signos de tendencias violentas en los usuarios de Tinder. Es esencial comprender las dinámicas actuales de las interacciones en línea y contribuir al desarrollo de medidas para que abarquen no solo las relaciones románticas, sino también las amistades y otros tipos de relaciones, implementando instrumentos de recolección de datos y herramientas de análisis de datos para visualizar las experiencias y percepciones de los usuarios de aplicaciones de citas, especialmente los jóvenes universitarios, quienes pueden tener distintas perspectivas sobre las situaciones de riesgo que enfrentan en su entorno virtual, familiar y académico.

A medida que la cantidad de información disponible en la web aumenta, también lo hace la tarea de localizarla y analizarla, por lo cual realizar esta tarea de forma manual puede ser costosa en función al tiempo y esfuerzo invertido. Aunque los buscadores y los motores de bases de datos pueden ayudar a encontrar la información requerida, en infraestructuras digitales grandes donde los resultados de búsqueda se cuentan por millares – o más– se precisan de nuevas herramientas para obtener el contenido buscado de manera efectiva. Este trabajo propone la aplicación de Web Scraping y Text Mining como insumos metodológicos para poder compilar y procesar grandes volúmenes de datos en infraestructuras digitales de una forma más automatizada. La automatización de ambos procesos aporta una gran ventaja al analizar corpus textuales de miles de registros lo cual simplifica de manera significativa la obtención de diferentes tipos de datos, facilitando el trabajo considerablemente. Se espera que esta contribución permita ampliar las posibilidades de la comunidad arqueológica en clave de una metodología novedosa para la obtención y el manejo de datos estructurados y no estructurados que pueden ser integrados a las investigaciones de la comunidad arqueológica en general.

Este artículo trata sobre el desarrollo de un modelo de Machine Learning aplicado a un conjunto de datos recopilados en una granja avícola. Su objetivo es obtener un modelo predictivo basado en variables ambientales para anticipar eventos futuros. Este modelo predictivo busca optimizar decisiones relacionadas con el bienestar ambiental de las aves y reducir costos de producción en proyectos avícolas. Para esta investigación, se obtuvo el set de datos del sistema "Smart Poultry Farm" como guía del desarrollo, se utilizó la metodología SEMMA y el lenguaje de programación Python en el entorno IDE Google Colaboratory. El modelo se construyó mediante el algoritmo de regresión logística binomial en el contexto de aprendizaje supervisado. La evaluación del modelo predictivo incluyó la matriz de confusión y métricas como: el Índice General de Calidad, Precisión, Sensibilidad, Especificidad y F1-Score. Se aplicaron distintos escenarios para anticipar la activación/desactivación de los ventiladores del galpón, en función de los parámetros ambientales: humedad, temperatura e índice de calor.

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The Knowledge's Transfer has methodological phases such as producing, transforming, socializing and integrating the information acquired and applicable to human needs; it is a process that involves active and conscious participation in the knowledge's creation, knowledge's disclosure by the transmitter and the acquisition and application of this knowledge by the receiver; whose conceptual interest is disclosure of scientific and traditional knowledge in a population. For this reason, the development of this article aims to stand out the conceptual transversality of Knowledge's & Transfer, from the development of a bibliographic review analysis supported by the Bibliometry technique of 17 duly indexed articles. In the first phase, articles are selected in a time range of 10 years, their indexes, countries and influential years of publication are analyzed. In the first phase, articles are selected in a time range of 11 years, their indexes, countries and influential years of publication are analyzed. In the second phase, the bibliography of the articles is selected, related to the subject in a time range of 13 years, an analysis of representative s data such as year, country, authors and affiliations is developed. This analysis shows a greater influence on the research of the concept, by countries such as Canada (MacMaster University) and Mexico (Universidad Nacional Autónoma de México and Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo); with a prevalence in the publication period between 2009 and 2014. [ABSTRACT FROM AUTHOR]